[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-big-data-engineer-mwd":3,"similar-big-data-engineer-mwd":36},{"id":4,"slug":5,"title":6,"skills":7,"budget":21,"duration":21,"location":22,"onsitePercent":23,"contractType":24,"foundAt":25,"category":26,"description":30,"rawText":31,"webTitle":6,"webText":32,"language":33,"projectId":34,"sourceUrl":35},11146,"big-data-engineer-mwd","Big Data Engineer (m\u002Fw\u002Fd)",[8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20],"Python","Machine Learning","Data Engineering","Databricks","Microsoft Azure","ETL","MLOps","CI\u002FCD","Git","Computer Vision","OCR","Power BI","API Integration",null,"Hamburg",100,"contracting","2026-06-05T08:26:11+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Weiterentwicklung und Betrieb einer Azure-basierten Datenintegrationsplattform mit Databricks und Unity Catalog. Konzeption und Implementierung von ETL-Pipelines sowie Entwicklung und Produktivsetzung von ML- und Computer-Vision-Modellen. Aufbau von MLOps-Prozessen und kontinuierliche Verbesserung produktiver KI-Services in der Azure-Cloud.","Big Data Engineer (m\u002Fw\u002Fd)\nProjektnummer: FE38-06311-HH_IT\nStandort: Hamburg, Hamburg\nArbeitsweise: Vor Ort\nLaufzeit: Keine Angabe\nStartdatum: Keine Angabe\n\nDas ist zukünftig dein Job:\n- Weiterentwicklung und Betrieb einer Azure-basierten Datenintegrationsplattform (u. a. Databricks, Unity Catalog)\n\n- Konzeption, Implementierung und Betrieb von ETL- und Transformationspipelines\n\n- Integration und Anbindung verschiedener Quellsysteme sowie Überführung in ein einheitliches Datenmodell\n\n- Sicherstellung stabiler, skalierbarer und performanter Datenverarbeitungsprozesse\n\n- Refactoring und Weiterentwicklung bestehender Systeme zur Verbesserung von Wartbarkeit und Performance\n\n- Etablierung und Sicherstellung von Standards (Code-Wiederverwendung, konsistente Transformationslogik)\n\n- Erstellung technischer Konzepte und enge Abstimmung mit Fachbereichen\n\n- Entwicklung, Training und Produktivsetzung von ML- und Computer-Vision-Modellen (z. B. zur Vorhersage erneuerbarer Energieerzeugung oder zur Bildanalyse im Netzbetrieb)\n\n- Sicherstellung der Modellqualität durch kontinuierliche Analyse von Trainingsdaten, Fehlerbildern und KPIs\n\n- Integration von ML-Modellen in produktive Backend-Systeme und APIs\n\n- Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps-, Deployment- und Monitoring-Prozessen\n\n- Betrieb und kontinuierliche Verbesserung produktiver KI-Services in der Azure-Cloud\n\n- Unterstützung von Fachbereichen bei Auswertungen und Visualisierungen (z. B. Power BI)\n\n- Identifikation und Bewertung neuer KI-Anwendungsfälle sowie Weiterentwicklung bestehender Lösungen\n\nDein Profil:\n- Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Engineering, Machine Learning oder KI-Entwicklung\n\n- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python\n\n- Fundierte Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen, idealerweise auch im Bereich Computer Vision \u002F OCR\n\n- Gute Kenntnisse in Databricks, Datenarchitekturen und modernen ETL-Frameworks\n\n- Erfahrung mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise Microsoft Azure (optional auch AWS)\n\n- Erfahrung mit produktiven ML-Systemen und MLOps-Prozessen\n\n- Kenntnisse in CI\u002FCD, Versionskontrolle (Git) und Softwareentwicklungsprinzipien\n\n- Erfahrung in der Integration von APIs und Backend-Systemen\n\n- Idealerweise Kenntnisse in: Power BI, Monitoring-Tools, Authentifizierungslösungen oder mobilen Backends\n\n- Idealerweise Kenntnisse in der Energiewirtschaft, insbesondere im Bereich erneuerbare Energien und Prognosemodelle\n\n- Strukturierte, eigenverantwortliche und lösungsorientierte Arbeitsweise\n\n- Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu kommunizieren\n\n- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit technischen und fachlichen Stakeholdern\n\n- Interesse daran, produktive KI- und Datenlösungen mit echtem Business Impact umzusetzen\n\nSkills: AWS, Analyse, Arbeitsweise, Azure, Bewertung, Big Data, CI\u002FCD, Cloud, Datenmodell, ETL, Entwicklung, Git, Impact, Implementierung, Integration, KI, Machine Learning, Microsoft Azure, Monitoring, OCR, Power BI, Python, Training\n\nAnsprechpartner:\nJan-Philipp Riedel\nJunior Talent Acquisition Specialist\nFERCHAU GmbH, Niederlassung Hamburg IT\nNagelsweg 33-35\n20097 Hamburg\n+49 40 2094492 38\njan-philipp.riedel@ferchau.com","Wir suchen einen erfahrenen Big Data Engineer zur Weiterentwicklung und zum Betrieb einer modernen, Cloud-basierten Datenintegrationsplattform. In dieser Rolle werden Sie zentral an der Gestaltung unserer Datenarchitektur beteiligt und tragen maßgeblich zur Implementierung innovativer Datenlösungen bei.\n\nIhre Aufgaben umfassen die Konzeption und Implementierung von ETL- und Transformationspipelines, die Integration verschiedener Quellsysteme sowie die Überführung in ein einheitliches Datenmodell. Sie werden bestehende Systeme refaktorieren, Standards etablieren und sicherstellen, dass Datenverarbeitungsprozesse stabil, skalierbar und performant laufen.\n\nEin besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung und dem Produktivbetrieb von Machine-Learning- und Computer-Vision-Modellen. Sie werden ML-Modelle in produktive Backend-Systeme integrieren, MLOps- und Deployment-Prozesse aufbauen sowie KI-Services kontinuierlich überwachen und verbessern. Darüber hinaus unterstützen Sie Fachbereiche bei Auswertungen und Visualisierungen.\n\nWir erwarten mehrjährige praktische Erfahrung in Data Engineering, Machine Learning oder KI-Entwicklung. Sehr gute Python-Kenntnisse sind essentiell. Sie sollten fundierte Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen, idealerweise auch im Bereich Computer Vision, sowie gute Kenntnisse in modernen ETL-Frameworks und Datenarchitekturen mitbringen. Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise Microsoft Azure) und produktiven ML-Systemen ist erforderlich.\n\nZusätzlich sollten Sie CI\u002FCD, Versionskontrolle und Softwareentwicklungsprinzipien beherrschen sowie APIs und Backend-Systeme integrieren können. Kenntnisse in Power BI, Monitoring-Tools oder Authentifizierungslösungen sind von Vorteil. Eine strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu kommunizieren, sind wichtig. Erfahrung in der Zusammenarbeit mit technischen und fachlichen Stakeholdern rundet Ihr Profil ab.\n\nDer Arbeitsort ist Hamburg mit Vor-Ort-Präsenz.","de","FE38-06311-HH_IT","https:\u002F\u002Ftouch.ferchau.com\u002Fde\u002Fde\u002Fprojekt\u002F507550",{"items":37},[38,51,67,89,107,118,133,153,163,170,178,185,191,198,212],{"id":39,"slug":40,"title":41,"skills":42,"budget":21,"duration":21,"location":47,"onsitePercent":48,"contractType":24,"foundAt":49,"category":50},11093,"elevenlabs-spezialist-fuer-voice-agent-optimierung-gesucht","ElevenLabs Spezialist für Voice Agent Optimierung gesucht",[43,44,45,46],"ElevenLabs","Voice Agent Optimization","Prompt Engineering","AI\u002FML","Deutschland",0,"2026-06-05T02:06:16+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":52,"slug":53,"title":54,"skills":55,"budget":62,"duration":21,"location":63,"onsitePercent":23,"contractType":64,"foundAt":65,"category":66},11072,"senior-machine-learning-engineer-defensetech-startup-netherlands-delft","Senior Machine Learning Engineer – DefenseTech Startup – Netherlands, Delft",[9,8,56,10,57,58,14,59,60,61],"ML Frameworks","ML Pipelines","Model Deployment","Audio Processing","Signal Processing","Sensor Systems","€5.000–€7.000\u002FMonat + 8% Urlaubszuschlag + Equity","Delft","permanent","2026-06-04T15:26:46+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":68,"slug":69,"title":70,"skills":71,"budget":21,"duration":21,"location":86,"onsitePercent":48,"contractType":64,"foundAt":87,"category":88},10945,"dtag-technology-leader-data-engineering-aftermarket-solutions","DTAG Technology Leader, Data Engineering & Aftermarket Solutions",[10,72,9,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85],"Artificial Intelligence","Cloud Computing","Aftermarket Business","Engineering Process","Manufacturing Process","Leadership","Sales Management","Account Management","Aerospace Industry","Rail Industry","Automotive Industry","Industrial Sector","Customer Relationship Management","Technology Strategy","Frankfurt, Deutschland \u002F UK\u002FEurope","2026-06-04T02:05:27+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":90,"slug":91,"title":92,"skills":93,"budget":21,"duration":102,"location":103,"onsitePercent":104,"contractType":24,"foundAt":105,"category":106},10897,"senior-data-scientist-mwd-koeln-hybrid","Senior Data Scientist (m\u002Fw\u002Fd) | Köln | Hybrid",[94,9,95,96,97,8,11,98,99,100,101],"Data Science","Generative AI","NLP","Large Language Models (LLMs)","Spark","SQL","Datenpipelines","Deutsch (fließend)","bis 31.12.2026 mit Verlängerungsoption","Köln",40,"2026-06-03T14:36:38+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":108,"slug":109,"title":110,"skills":111,"budget":21,"duration":115,"location":103,"onsitePercent":104,"contractType":24,"foundAt":116,"category":117},10881,"data-scientist-mwd-8","Data Scientist (m\u002Fw\u002Fd)",[8,11,98,99,9,96,95,112,113,16,114],"Cloud-Datenverarbeitung","Scrum","Infrastructure as Code","bis 31.12.2026 mit Option auf Verlängerung","2026-06-03T14:11:38+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":119,"slug":120,"title":121,"skills":122,"budget":128,"duration":129,"location":103,"onsitePercent":130,"contractType":24,"foundAt":131,"category":132},10880,"60-remote-data-scientistengineer-mwd-data-ai-value-stream-ml-nlpgenai","60% remote - 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